是的，Fine-tuning可以应用于知识图谱补全任务。

  知识图谱补全任务是指根据现有的知识图谱，预测缺失的实体或关系。Fine-tuning是一种迁移学习技术，通过使用一个在大规模数据集上预训练的模型，并在目标任务上进行微调，来提高模型性能。

  在知识图谱补全任务中，可以使用预训练的语言模型作为基础模型。这些语言模型在大规模文本数据上进行了预训练，拥有丰富的语言知识。然后，可以将预训练的语言模型应用到具体的知识图谱补全任务中。首先，将知识图谱中的实体和关系转化为文本序列的形式，然后通过Fine-tuning的方式在预训练模型上进行微调。微调的过程中，可以使用已有的知识图谱中的信息作为监督信号，并通过最小化预测的错误来优化模型。

  Fine-tuning的好处是可以充分利用预训练模型在大规模数据上学到的知识，从而在目标任务上取得更好的性能。预训练模型能够学习到词义、语法、上下文等各种语言知识，这些知识可以帮助模型更好地理解知识图谱中的实体和关系。而Fine-tuning则能够将预训练模型的知识迁移到具体的任务中，使得模型能够更好地进行实体和关系的预测。

  总结起来，Fine-tuning可以应用于知识图谱补全任务，通过利用预训练模型的语言知识，并在目标任务上微调模型，可以提高知识补全的准确性和效率。